对于数据...

对于代码...

我正在尝试创建整洁的 chisq.test 输出，以便我可以轻松过滤或可视化 p 值。

我正在使用“快乐”数据集（包含在上面列出的任何一个包中）

对于这个例子，如果我想在所有其他变量上设置“快乐”变量，我会隔离分类变量（对于这个例子，我不会根据年龄、年份等创建因子分组），然后运行一个简单的函数。

但是，我想从“broom”包中得到一个整洁的输出，这样我就可以创建一个 p 值的数据框来过滤或可视化。

我已经尝试了类似于下面代码的各种组合，希望进一步管道进入“整洁”扫帚功能或进入“过滤器”，在那里我可以缩小重要的 p 值，或者管道进入 p-的 ggplot 条形图值或 chi 统计。

...但输出似乎不正确。如果我针对变量单独运行 chisq.test，答案会有所不同。

那么，有没有一种方法可以轻松地比较分类变量，在这种情况下与所有其他列“快乐”，并返回一个整洁的数据框以进行进一步的操作和分析？

使用 dplyr::mutate、tidyr::nest 和 purrr::map 的 Purrr 解决方案会很棒，但我感觉嵌套列表列方法不适用于 chisq.test。

即使我按照另一篇文章中的建议加载了 maptools 库，我也无法让 ggplot 的 fortify 或 broom 的 tidy 包含区域。

我首先加载了一堆库，包括 maptools (0.8-41)、rgeos (0.3-22)、broom (0.4.1) 和 ggplot2 (2.2.1.9000)。接下来，我使用以下命令抓取一张世界地图，其中包含一系列不同的区域选择，包括我感兴趣的一个 - ISO_a3。

接下来我跑map <- broom::tidy(world, region = "iso_a3")

head(map) 生成以下内容。请注意，不包括区域列。

我有一个数据框，它包含一个二进制结果列 ( y) 和多个独立的预测变量列 ( x1, x2, x3...)。

我想运行许多单变量逻辑回归模型（例如y ~ x1、y ~ x2、y ~ x3），并将每个模型的指数系数（优势比）、95% 置信区间和 p 值提取到数据框/小标题的行中。在我看来，应该可以使用 purrr 和 broom 的组合来解决问题。

这个问题很相似，但我无法解决以下步骤：

1. 只提取我需要的值和
2. 整理成数据框/小标题。

从引用问题中的示例工作：

我想在 R 中围绕 plot_ly() 编写一个自定义函数。这样，​​我可以制作一系列具有相同格式和样式的散点图，但不能重复代码。我将此页面用作指南。此代码重现错误：

问题线是：

我尝试使用 as.formula()，但错误消息类似。

这是错误消息：

model.frame.default(formula = y ~ x, data = mtcars, drop.unused.levels = TRUE) 中的错误：对象不是矩阵

代码在不是函数时有效：

我正在尝试在此处描述的嵌套数据框中运行回归。出于我的目的，我felm从lfe包中使用，因为我有很多级别的固定效果。

felm如果我使用而不是重新执行上面链接中的示例lm，则它在大多数情况下都有效，直到我尝试使用broom::augment.

到目前为止一切正常，除了我必须purrr::map在最后一行代码中使用函数而不是公式，这可能是另一个felm怪癖。

现在，如果我尝试使用broom来提取模型输出，它适用于glanceand tidy，但不适用于augment.

尝试使用augment会导致以下错误消息：

数据

我想做的事

我想拟合多个回归模型并使用 and 提取 rbroom平方purrr。按照此页面上的示例，我执行了以下操作：

这里唯一额外的就是safely函数的使用。我使用该函数是因为该lm函数不适用于某些数据。

这给了我以下信息：

您可以<list [2]>在模型输出中看到。<S3:lm>这与上面提到的页面不同，因为safely没有使用。

示例页面仅用于unnest(model %>% purrr::map(broom::glance))获取每个模型的 r 平方。但我收到以下错误：

我的问题是：在这种情况下如何提取 r 平方（并使用broom函数）？

假设我们有一个数据框，其中包含一组 3 个因变量和 6 个由分组变量标记的自变量。使用以下示例代码生成此格式的示例：

如果我想在 x1 到 x6 的集合上回归 y1、y2、y3 中的每一个，我可以使用以下内容：

（通过使用 lm() 帮助中的以下行：“如果响应是矩阵，则线性模型通过最小二乘法分别拟合到矩阵的每一列。”）

但是，如果我需要先按分组变量分组，然后应用 lm 函数，那么我不太确定该怎么做。我尝试了以下方法，但它为两组产生了相同的系数集。

我正在尝试以整洁的方式引导由多个变量分组的双变量相关性。到目前为止，我有：

这将成功运行 10 次复制，但不会保持group_by条件。任何帮助，将不胜感激。

我想知道如何整理以下内容：

首先，我将选择的列收集到一个包含三列的小标题中：应变（=分组因子）、参数（参数名称）和值（实际值）

然后我执行多个pairwise.t.test()：

结果是pairwise.t.tests的结果列表，我可以开始清理：

该列表现在看起来像这样：

等等....

由此我需要一个包含以下列的小标题：参数（例如 nbr_CD3p）、group1、group2、p.value。

在这个例子中，我只有两个组，但我想以一种通用的方式进行，当我有多个组时也适用。

有没有人知道如何以一种优雅的方式（没有循环）达到这一点？

在 SpatialDataFrame 中，我有以下数据结构。

除此之外，它还有更多关于多边形及其坐标的信息......这很棒。但是，为了将其简化为一个简单的表格，我们可以使用 ggplo2::fortify 或 broom::tidy

但是我想将@data 部分中的信息添加到这个最终表格中。PC4、Aantal_mul、Aantal_adr、Shape_Area 和 Shape_Leng 列等信息。我知道在 fortify/tidy 中我可以通过说来指定区域

但这并没有让它变得更好。有没有人有办法解决吗？